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“构建篇”重点介绍大规模高质量知识图谱的自动化构建技术，涵盖词汇挖掘、实体识别、关系抽取及概念图谱构建、百科图谱构建、众包构建与质量控制等专题。

“管理篇”系统地阐述 ... 电子书下载 PDF下载 TXT下载 Epub下载 mobi下载 电子书 知识图谱：概念与技术 知识图谱：概念与技术 电子工业出版社 作者 肖仰华等 出版时间 2020-1 页数 540 ISBN 9787121371080 下载 知识图谱：概念与技术.pdf pdf下载 知识图谱：概念与技术.epub epub电子书下载 知识图谱：概念与技术.txt txt下载 知识图谱：概念与技术.mobi mobi电子书下载 内容简介 知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。

知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。

知识图谱也成为大规模知识工程的代表性实践，其学科日益完善。

《知识图谱：概念与技术》是一本系统介绍知识图谱概念、技术与实践的书籍。

全书共5篇，由16章构成，力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术。

“基础篇”介绍知识图谱的基本概念、内涵与外延、历史沿革、应用价值，以及相关的基础知识。

“构建篇”重点介绍大规模高质量知识图谱的自动化构建技术，涵盖词汇挖掘、实体识别、关系抽取及概念图谱构建、百科图谱构建、众包构建与质量控制等专题。

“管理篇”系统地阐述了知识图谱建模与存储、查询与检索，以及图数据管理系统。

“应用篇”对于基于知识图谱的关键应用技术展开介绍，包括搜索与推荐、自然语言问答，以及基于知识图谱的自然语言理解。

“实践篇”介绍知识图谱实践中的基本原则和有用实践，初步讨论了知识图谱实践中的开放性问题。

《知识图谱：概念与技术》可作为高年级本科生、硕士生或者博士生的教材，也适合企业与行业智能化的从业人员阅读。

肖仰华博士，复旦大学教授、博士生导师、复旦大学知识工场实验室创始人。

曾担任多家企业高级技术顾问与首席科学家。

曾获得十多个国家、省/市、企业级的研究奖项，曾承担三十多项国家、省/市、企业级研发项目。

在国际顶级学术会议与期刊（包括SIGMOD、VLDB、ICDE、IJCAI、AAAI、ACL、TKDE等）发表论文百余篇，授权近20项知识图谱专利。

担任多个国际期刊编委，百余次为国际/国内学术机构/会议提供学术服务工作。

领导构建了知识工场平台，发布了一系列知识图谱包括CN-DBpedia、CN-Probase等。

第1篇基础篇第1章知识图谱概述21.1知识图谱的基本概念21.1.1知识图谱的狭义概念31.1.2知识图谱的广义概念81.2知识图谱的历史沿革101.2.1知识图谱溯源101.2.2大数据知识工程131.3知识图谱的研究意义161.3.1知识图谱是认知智能的基石161.3.2知识引导成为解决问题的重要方式之一191.4知识图谱的应用价值201.4.1数据分析201.4.2智慧搜索211.4.3智能推荐221.4.4自然人机交互231.4.5决策支持231.5知识图谱的分类241.5.1知识图谱中的知识分类251.5.2知识图谱的领域特性261.5.3典型知识图谱30本章小结38思考题39参考文献40第2章基础知识432.1概述432.2知识表示452.2.1基本概念452.2.2知识图谱的图表示472.2.3知识图谱的数值表示492.2.4其他相关知识表示542.3机器学习642.3.1机器学习的基本概念652.3.2深度学习概述672.3.3卷积神经网络702.3.4循环神经网络712.3.5注意力机制722.4自然语言处理732.4.1基本概念742.4.2文本的向量化表示76本章小结78思考题79参考文献80第2篇构建篇第3章词汇挖掘与实体识别843.1概述843.2领域短语挖掘863.2.1问题描述873.2.2领域短语挖掘方法883.2.3统计指标特征913.3同义词挖掘953.3.1概述953.3.2典型方法963.4缩略词抽取1013.4.1缩略词的概念与形式1013.4.2缩略词的检测与抽取1033.4.3缩略词的预测1053.5实体识别1093.5.1概述1093.5.2传统的NER方法1103.5.3基于深度学习的NER方法1143.5.4近期的一些方法120本章小结121思考题122参考文献122第4章关系抽取1274.1概述1274.1.1关系抽取的问题和方法分类1284.1.2关系抽取常用数据集1304.1.3关系抽取评估方法1314.2基于模式的抽取1334.2.1基于字符模式的抽取1344.2.2基于语法模式的抽取1354.2.3基于语义模式的抽取1354.2.4自动化模式获取：自举法（Bootstrapping）1364.2.5基于模式抽取的质量评估1384.3基于学习的抽取1394.3.1基于监督学习的关系抽取1404.3.2基于远程监督学习的关系抽取1424.3.3基于深度学习的关系抽取1444.4开放关系抽取1504.4.1TextRunner1514.4.2ReVerb1524.4.3Ollie153本章小结154思考题156参考文献157第5章概念图谱构建1605.1概述1605.1.1常见的概念图谱1635.1.2概念图谱的应用1665.2isA关系抽取1685.2.1基于在线百科的方法1695.2.2基于模式的方法1705.2.3中文概念图谱的构建1725.3isA关系补全1755.3.1isA关系缺失的成因1765.3.2基于isA关系传递性的概念图谱补全1775.3.3基于协同过滤思想的概念图谱补全1795.4isA关系纠错1815.4.1错误的成因1825.4.2基于支持度的纠错1835.4.3基于图模型的纠错184本章小结185思考题186参考文献187第6章百科图谱构建1896.1概述1896.1.1什么是百科图谱1896.1.2百科图谱的意义1906.1.3百科图谱的分类1916.2基于单源的百科图谱构建1926.2.1数据获取1936.2.2属性抽取1956.2.3关系构建2006.2.4概念层级体系构建2016.2.5实体分类2016.3基于多源的百科图谱融合2076.3.1基于多个知识图谱的融合方法2076.3.2基于多源异构数据的融合方法215本章小结216思考题217参考文献217第7章知识图谱的众包构建2217.1概述2217.2知识型众包的基本概念2237.3知识型众包研究的问题2267.3.1What（对什么任务进行众包）2267.3.2Whom（将任务交予谁完成）2297.3.3How（如何完成众包）2307.4基于众包的知识图谱构建与精化2357.4.1本体构建阶段的人工介入2357.4.2知识图谱构建阶段的人工介入2377.4.3知识图谱精化阶段的人工介入242本章小结244思考题245参考文献246第8章知识图谱的质量控制2508.1概述2518.1.1知识图谱质量评估的维度2518.1.2知识图谱质量评估的方法2538.1.3知识图谱质量控制全周期概览2548.2缺失知识的发现与补全2608.2.1类型补全2608.2.2关系补全2638.2.3属性值补全2688.3错误知识的发现与纠正2708.3.1错误实体类型检测2718.3.2错误实体关系检测2718.3.3错误属性值检测2738.4过期知识的更新2748.4.1基于更新频率预测的更新机制2758.4.2基于时间标签的更新机制2768.4.3基于热点事件发现的更新机制277本章小结278思考题279参考文献280第3篇管理篇第9章知识图谱的建模与存储2869.1概述2869.2知识图谱的数据模型2879.2.1知识图谱的三元组模型2879.2.2知识图谱的图模型2919.3知识图谱的物理存储2969.3.1知识图谱数据的基本操作2969.3.2知识图谱的关系表存储2989.3.3知识图谱的图存储3029.3.4分布式计算环境下的知识图谱数据存储305本章小结309思考题310参考文献310第10章知识图谱的查询与检索31410.1概述31410.2查询语言：SPARQL31510.2.1简单查询31510.2.2SPARQL查询机制及知识图谱上的推理32110.3子图查询32410.3.1子图查询基本知识32410.3.2近似子图查询32610.3.3Top-k查询33110.3.4索引结构33410.4其他查询33510.4.1路径查询33510.4.2关键词查询33710.4.3社团搜索339本章小结342思考题343参考文献343第11章图数据管理系统34711.1概述34711.2知识图谱与图数据管理系统34811.2.1大图管理的挑战35011.2.2图数据管理系统的重要性35211.2.3图管理系统管理知识图谱的挑战35411.3图数据管理系统的基本架构和设计原则35711.4典型的图数据管理系统36011.4.1通用图数据管理系统36111.4.2知识图谱专用图数据管理系统36411.4.3图数据管理系统使用实例366本章小结370图数据处理的相关资源370思考题371参考文献372第4篇应用篇第12章基于知识图谱的语言认知37612.1概述37712.1.1语言理解的挑战37712.1.2语言理解需要知识图谱37812.1.3语言理解的任务37912.2实体理解38012.2.1基本模型38112.2.2局部实体链接分数38212.2.3全局实体链接分数38312.2.4模型计算38412.2.5短文本实体链接39012.2.6跨语言实体链接39112.3概念理解39312.3.1单实例概念理解39312.3.2多实例概念理解39512.3.3短语概念理解39712.3.4关系对概念理解39912.3.5概念理解应用举例40012.4属性理解401本章小结403思考题404参考文献404第13章基于知识图谱的搜索与推荐40713.1概述40713.2基于知识图谱的搜索41013.2.1搜索概述41013.2.2搜索意图理解41313.2.3目标查找41513.2.4结果呈现41513.2.5实体探索41613.3基于知识图谱的推荐42113.3.1推荐的基本问题与挑战42113.3.2基于知识图谱的物品画像42413.3.3基于知识图谱的用户画像42913.3.4基于知识图谱的跨领域推荐43113.3.5基于知识图谱的可解释推荐434本章小结435思考题437参考文献437第14章基于知识图谱的问答44014.1概述44014.1.1问答系统44014.1.2KBQA44314.2基于模板的KBQA45114.2.1基于模板的意图识别45114.2.2基于模板的属性关联45314.3基于图模型的KBQA45514.3.1监督学习方法45514.3.2无监督方法45714.4基于深度学习的KBQA45914.4.1表示学习46014.4.2分类模型46114.4.3生成模型463本章小结464思考题465参考文献466第5篇实践篇第15章知识图谱实践47015.1概述47015.1.1知识图谱应用的推动力47115.1.2知识图谱应用与产业现状47315.1.3知识图谱实践的系统工程观念47415.1.4知识图谱助力行业智能化的演进路径47615.2知识图谱系统47815.2.1知识图谱系统的外部环境47815.2.2知识图谱系统的关键要素47915.2.3知识图谱系统的典型架构48115.3知识图谱工程48715.3.1基本原则48815.3.2过程模型49115.3.3可行性分析49315.3.4实践建议497本章小结501思考题501参考文献502第16章开放性问题50316.1知识表示50316.1.1与其他知识表示相联合的语义增强50316.1.2过程语义增强50416.1.3时空语义增强50516.1.4跨模态语义增强50616.2知识获取50616.2.1低成本知识获取50716.2.2复杂知识的获取50816.2.3知识获取中的人机协作与评测51016.3知识应用51116.3.1知识图谱上的推理51116.3.2符号知识增强机器学习51216.3.3基于知识图谱的可解释人工智能51316.3.4知识图谱的个性化问题513本章小结514思考题515参考文献515······(收起) 热门推荐 營銷大師的9堂課pdfepubmobitxt電子書下載2022 文光 國共關係的曆史迴顧與“一國兩製”理論研究pdfepubmobitxt電子書下載2022 中共中央黨史研究室第一研究部 蘇局仙墨跡選pdfepubmobitxt電子書下載2022 蘇永祁主編 洞庭湖脊椎動物監測及鳥類資源pdfepubmobitxt電子書下載2022 鄧學建 走嚮優等生•同步學習與測試:英語8年級(上)(新目標人教版)(平裝)pdfepubmobitxt電子書下載2022 基礎醫學概論pdfepubmobitxt電子書下載2022 劉文 科學名傢講座（第6輯）pdfepubmobitxt電子書下載2022 北京青少年科技俱樂部活動委員會編 山地戶外運動pdfepubmobitxt電子書下載2022 孫班軍